Ketika berhadapan dengan kecerdasan buatan (AI), terkadang kita hanya mengenal efisiensi dan akurasi dari sistem pengambilan keputusan. Kami gagal mengidentifikasi perjuangan yang tak terhitung dari implementasi AI di ujung lain spektrum. Akibatnya, perusahaan berinvestasi terlalu banyak dalam ambisi mereka dan berakhir dengan ROI yang mengecewakan. Sayangnya, ini adalah skenario yang dialami banyak perusahaan ketika melalui proses implementasi AI.
Setelah meninjau penyebab ROI yang buruk, termasuk sistem AI yang tidak efisien, peluncuran produk yang tertunda, atau kekurangan lainnya terkait penerapan AI, faktor umum yang terekspos biasanya adalah data yang buruk.
Ilmuwan data hanya bisa melakukan begitu banyak. Jika mereka disajikan dengan kumpulan data yang tidak memadai, mereka tidak akan memulihkan informasi yang berguna. Seringkali, mereka harus bekerja dengan data yang tidak dapat digunakan, tidak akurat, tidak relevan, atau semua hal di atas. Biaya data yang buruk dengan cepat menjadi jelas secara finansial dan teknis setelah informasi tersebut harus diimplementasikan dalam sebuah proyek.
Menurut oleh TechRepublic yang berfokus pada pengelolaan AI dan ML, data yang buruk menyebabkan 59% perusahaan yang berpartisipasi salah menghitung permintaan. Selain itu, 26% responden akhirnya menargetkan prospek yang salah.
Posting ini akan mengeksplorasi konsekuensi dari data yang buruk dan bagaimana Anda dapat menghindari pemborosan sumber daya dan menghasilkan ROI yang signifikan dari fase pelatihan AI Anda.
Mari kita mulai.
Apa itu Data Buruk?
Garbage in Garbage Out adalah protokol yang diikuti oleh sistem pembelajaran mesin. Jika Anda memasukkan data yang buruk ke dalam modul ML Anda untuk tujuan pelatihan, itu akan memberikan hasil yang buruk. Memasukkan data berkualitas rendah ke dalam sistem Anda membuat produk atau layanan Anda berisiko cacat. Untuk lebih memahami konsep data buruk, di bawah ini adalah tiga contoh umum:
- Data apa pun yang salah – misalnya, nomor telepon sebagai pengganti alamat email
- Data tidak lengkap atau hilang – jika nilai penting tidak ada, data tidak berguna
- Data Bias – integritas data dan hasilnya dikompromikan karena prasangka sukarela atau tidak disengaja
Sebagian besar waktu, data yang disajikan oleh analis untuk melatih modul AI tidak berguna. Biasanya, setidaknya ada satu contoh dari atas. Bekerja dengan informasi yang tidak akurat memaksa para ilmuwan data untuk menghabiskan waktu mereka yang berharga untuk membersihkan data alih-alih menganalisisnya atau melatih sistem mereka.
Keadaan Ilmu Data dan Analisis melaporkan mengungkapkan bahwa hampir 24% ilmuwan data menghabiskan waktu hingga 20 jam untuk mencari dan menyiapkan data. Studi ini juga menemukan bahwa 22% tambahan menghabiskan 10-19 jam untuk menangani data yang buruk alih-alih memanfaatkan keahlian mereka untuk membangun sistem yang lebih efisien.
Sekarang setelah kita dapat mengenali data yang buruk, mari kita bahas bagaimana hal itu dapat menghalangi pencapaian ambisi Anda dengan AI.
Konsekuensi Data Buruk pada Bisnis Anda
Untuk menjelaskan sejauh mana data buruk memiliki tujuan Anda, mari kita mundur selangkah. Jika seorang ilmuwan data menghabiskan hingga 80% waktunya untuk membersihkan data, produktivitas turun drastis (baik secara individu maupun kolektif). Sumber daya keuangan Anda dialokasikan ke tim berkualifikasi tinggi yang menghabiskan sebagian besar waktunya untuk melakukan pekerjaan yang berlebihan.
Biarkan itu wastafel masuk
Anda tidak hanya membuang-buang uang dengan membayar profesional berkualifikasi tinggi untuk melakukan entri data, tetapi durasi yang diperlukan untuk melatih sistem AI Anda juga tertunda karena kurangnya data berkualitas (proyek Anda membutuhkan 40% lebih banyak waktu untuk diselesaikan). Menyampaikan peluncuran produk cepat sepenuhnya tidak mungkin, memberi pesaing Anda keunggulan kompetitif jika mereka memanfaatkan ilmuwan data mereka secara efisien.
Data yang buruk tidak hanya memakan waktu untuk ditangani. Ini dapat menguras sumber daya dari perspektif teknis juga. Berikut adalah beberapa konsekuensi signifikan:
- Memelihara dan menyimpan data yang buruk mahal dalam hal waktu dan biaya.
- Data yang buruk dapat menguras sumber daya keuangan. Studi mengungkapkan bahwa hampir 9.7 juta dihabiskan oleh bisnis yang berurusan dengan data yang buruk.
- Jika produk akhir Anda tidak akurat, lambat, atau tidak relevan, Anda akan segera kehilangan kredibilitas di pasar.
- Data yang buruk dapat menghambat proyek AI Anda karena sebagian besar perusahaan gagal mengenali penundaan yang terkait dengan pembersihan kumpulan data yang tidak memadai.
Bagaimana Pemilik Bisnis Dapat Menghindari Data Buruk?
Solusi paling logis adalah bersiap. Memiliki visi dan tujuan yang baik untuk ambisi implementasi AI Anda dapat membantu pemilik bisnis menghindari banyak masalah yang terkait dengan data yang buruk. Selanjutnya adalah memiliki strategi yang masuk akal untuk memecah semua kemungkinan kasus penggunaan dengan sistem AI.
Setelah bisnis disiapkan dengan benar untuk implementasi AI, langkah selanjutnya adalah bekerja dengan yang berpengalaman vendor pengumpulan data seperti para ahli di Shaip, untuk mencari, membuat anotasi, dan menyediakan kualitas data relevan yang disesuaikan untuk proyek Anda. Di Shaip, kami memiliki modus operandi yang luar biasa terkait pengumpulan dan anotasi data. Setelah bekerja dengan ratusan klien di masa lalu, kami memastikan standar kualitas data Anda terpenuhi di setiap langkah proses implementasi AI.
Kami mengikuti metrik penilaian kualitas yang ketat untuk memenuhi syarat data yang kami kumpulkan dan menerapkan prosedur manajemen data buruk yang kedap udara menggunakan praktik terbaik. Metode kami akan memungkinkan Anda untuk melatih sistem AI Anda dengan data paling tepat dan akurat yang tersedia di niche Anda.
Pesan konsultasi satu-satu dengan kami hari ini untuk mempercepat strategi data pelatihan AI Anda.